本文主要是介绍ubuntu16.04 cuda8.0 opencv3.1 gtx1080 配置ssd，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
可能会报错，原因是没有安装git
解决方法：sudo apt install git
继续运行git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd caffe
git checkout ssd（出现“分支”则说明copy-check成功）
2.配置ssd(caffe)
将配置caffe成功的Makefile.config复制过来放在caffe目录下即可
配置caffe过程可以参考我的博客
cd caffe
make all -j16
make test -j16
make pycaffe(编译pycaffe)
成功即可
3、 预训练模型下载
下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1slpaEO9 密码：loxo
来源于博客 http://blog.csdn.net/samylee/article/details/51822832
在caffe/models文件夹下新建文件夹，命名为VGGNet，将刚刚下载下来的文件放入这个VGGNet文件夹当中
4、下载VOC2007和VOC2012数据集
在主文件夹下（即/home/**（您服务器的名字）/）新建文件夹，命名为data
终端输入：
cd /home/**（您服务器的名字）/data
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar解压这三个文件，终端输入：
cd /home/**（您服务器的名字）/data
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar （请严格按照 这个顺序 解压）
接着终端输入：
cd /home/**（您服务器的名字）/caffe
./data/VOC0712/create_list.sh
./data/VOC0712/create_data.sh
在运行第三步时如果出现AttributeError: 'module' object has no attribute 'LabelMap'，则在终端输入：
gedit ~/.bashrc
在后面添加
export PYTHONPATH=/home/服务器名字/caffe/python:$PYTHONPATH
接着运行source ~/.bashrc即可
可能会出现一些相似错误例如ImportError: No module named...
解决方法：缺少什么查询之后用apt-get 安装即可
然后再次运行第三步
训练：
原作者使用的是多个gpu
如果你是单个gpu的话需要修改example/ssd/ssd_pascal.py文件中的"gpus=0,1,2,3"(原代码)
改为gpu=0即可
如果gpu性能不是很好的话可能会出错Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
只需要减小其中的batch_size即可开始训练。
测试：
网上有代码可以自己查找
这篇关于ubuntu16.04 cuda8.0 opencv3.1 gtx1080 配置ssd的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
